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插图:恶搞图16
Python的Class机制采用双下划线开头的方式将属性隐藏起来(设置成私有的),但其实这仅仅只是一种变形操作,类中所有双下滑线开头的属性都会在类定义阶段、检测语法时自动变成“_类名__属性名”的形式:
class Foo:
__N=0 # 变形为_Foo__N
def __init__(self): # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
self.__x=10 # 变形为self._Foo__x
def __f1(self): # 变形为_Foo__f1
print('__f1 run')
def f2(self): # 定义函数时,会检测函数语法,所以__开头的属性也会变形
self.__f1() #变形为self._Foo__f1()
print(Foo.__N) # 报错AttributeError:类Foo没有属性__N
obj = Foo()
print(obbj.__x) # 报错AttributeError:对象obj没有属性__x
插图:恶搞图17
这种变形需要注意的问题是:
1、在类外部无法直接访问双下滑线开头的属性,但知道了类名和属性名就可以拼出名字:_类名_属性,然后就可以访问了,如Foo._A\_N,所以说这种操作并没有严格意义上地限制外部访问,仅仅只是一种语法意义上的变形。
>>> Foo.__dict__
mappingproxy({..., '_Foo__N': 0, ...})
>>> obj.__dict__
{'_Foo__x': 10}
>>> Foo._Foo__N
0
>>> obj._Foo__x
10
>>> obj._Foo__N
0
2、在类内部是可以直接访问双下滑线开头的属性的,比如self.__f1(),因为在类定义阶段类内部双下滑线开头的属性统一发生了变形。
>>> obj.f2()
__f1 run
3、变形操作只在类定义阶段发生一次,在类定义之后的赋值操作,不会变形。
>>> Foo.__M=100
>>> Foo.__dict__
mappingproxy({..., '__M': 100,...})
>>> Foo.__M
100
>>> obj.__y=20
>>> obj.__dict__
{'__y': 20, '_Foo__x': 10}
>>> obj.__y
20
插图:恶搞图18
定义属性就是为了使用,所以隐藏并不是目的
将数据隐藏起来就限制了类外部对数据的直接操作,然后类内应该提供相应的接口来允许类外部间接地操作数据,接口之上可以附加额外的逻辑来对数据的操作进行严格地控制
>>> class Teacher:
... def __init__(self,name,age): #将名字和年纪都隐藏起来
... self.__name=name
... self.__age=age
... def tell_info(self): #对外提供访问老师信息的接口
... print('姓名:%s,年龄:%s' %(self.__name,self.__age))
... def set_info(self,name,age): #对外提供设置老师信息的接口,并附加类型检查的逻辑
... if not isinstance(name,str):
... raise TypeError('姓名必须是字符串类型')
... if not isinstance(age,int):
... raise TypeError('年龄必须是整型')
... self.__name=name
... self.__age=age
...
>>>
>>> t=Teacher('lili',18)
>>> t.set_info(‘LiLi','19') # 年龄不为整型,抛出异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 11, in set_info
TypeError: 年龄必须是整型
>>> t.set_info('LiLi',19) # 名字为字符串类型,年龄为整形,可以正常设置
>>> t.tell_info() # 查看老师的信息
姓名:LiLi,年龄:19
插图:恶搞图19
目的的是为了隔离复杂度,例如ATM程序的取款功能,该功能有很多其他功能组成,比如插卡、身份认证、输入金额、打印小票、取钱等,而对使用者来说,只需要开发取款这个功能接口即可,其余功能我们都可以隐藏起来
>>> class ATM:
... def __card(self): #插卡
... print('插卡')
... def __auth(self): #身份认证
... print('用户认证')
... def __input(self): #输入金额
... print('输入取款金额')
... def __print_bill(self): #打印小票
... print('打印账单')
... def __take_money(self): #取钱
... print('取款')
... def withdraw(self): #取款功能
... self.__card()
... self.__auth()
... self.__input()
... self.__print_bill()
... self.__take_money()
...
>>> obj=ATM()
>>> obj.withdraw()
插图:恶搞图20
总结隐藏属性与开放接口,本质就是为了明确地区分内外,类内部可以修改封装内的东西而不影响外部调用者的代码;而类外部只需拿到一个接口,只要接口名、参数不变,则无论设计者如何改变内部实现代码,使用者均无需改变代码。这就提供一个良好的合作基础,只要接口这个基础约定不变,则代码的修改不足为虑。
BMI指数是用来衡量一个人的体重与身高对健康影响的一个指标,计算公式为
体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高^2(m)
EX:70kg÷(1.75×1.75)=22.86
身高或体重是不断变化的,因而每次想查看BMI值都需要通过计算才能得到,但很明显BMI听起来更像是一个特征而非功能,为此Python专门提供了一个装饰器property,可以将类中的函数“伪装成”对象的数据属性,对象在访问该特殊属性时会触发功能的执行,然后将返回值作为本次访问的结果,例如
>>> class People:
... def __init__(self,name,weight,height):
... self.name=name
... self.weight=weight
... self.height=height
... @property
... def bmi(self):
... return self.weight / (self.height**2)
...
>>> obj=People('lili',75,1.85)
>>> obj.bmi #触发方法bmi的执行,将obj自动传给self,执行后返回值作为本次引用的结果
21.913805697589478
插图:恶搞图21
使用property有效地保证了属性访问的一致性。另外property还提供设置和删除属性的功能,如下
>>> class Foo:
... def __init__(self,val):
... self.__NAME=val #将属性隐藏起来
... @property
... def name(self):
... return self.__NAME
... @name.setter
... def name(self,value):
... if not isinstance(value,str): #在设定值之前进行类型检查
... raise TypeError('%s must be str' %value)
... self.__NAME=value #通过类型检查后,将值value存放到真实的位置self.__NAME
... @name.deleter
... def name(self):
... raise PermissionError('Can not delete')
...
>>> f=Foo('lili')
>>> f.name
lili
>>> f.name='LiLi' #触发name.setter装饰器对应的函数name(f,’Egon')
>>> f.name=123 #触发name.setter对应的的函数name(f,123),抛出异常TypeError
>>> del f.name #触发name.deleter对应的函数name(f),抛出异常PermissionError
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